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作者：张学辉;贾乐佳;刘伟;安军海;马雨欣;
单位：河北科技大学建筑工程学院;河北省岩土与结构体系防灾减灾技术创新中心;中建六局第五建设有限公司;
摘要：为了进一步探究生产阶段预制混凝土(Precast Concrete, PC)构件碳排放及影响因素，并简化其计算过程，利用过程清单分析法建立生产阶段PC构件碳排放计算公式，立足于实际生产对叠合板、预应力叠合板等5种PC构件在生产阶段的碳排放进行计算与对比分析，进而建立相关数据集。基于6个PC构件的基本特征建立了6种不同的机器学习模型，通过评价指标对模型性能进行全面比较。研究结果显示：5种构件的碳排放量主要来自建材生产，其中叠合板的单位体积碳排放量最高；各机器学习模型可以较好地预测PC构件生产阶段碳排放，其中极端梯度提升模型(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)表现最佳，在测试集上的R~2为0.966。研究结果可为PC构件设计与生产制定低碳策略提供一定的理论参考，并为预测PC构件生产阶段碳排放提供一种较为简便的方法。
关键词：环境工程学;预制混凝土构件;碳排放计算;机器学习;碳排放预测
基金资助：河北省自然科学基金资助项目(E2024208050); 河北省高等学校科学技术研究项目(QN2023079)
